内容提要
Canva选择了Amazon Kinesis Data Stream作为其产品分析平台的数据处理解决方案,以降低成本。团队使用SQS和SNS实现了事件驱动架构,但成本占据了80%。为了提高效率,团队选择了KDS并使用事件批处理和压缩技术。同时,他们还使用SQS作为备用机制。Canva还使用Protocol Buffers来定义事件架构。
关键要点
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Canva选择Amazon Kinesis Data Stream作为其产品分析平台的数据处理解决方案,以降低成本。
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团队使用AWS SQS和SNS实现事件驱动架构,但成本占据了80%。
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Canva每天处理约250亿个产品分析事件,支持个性化、推荐和A/B测试等功能。
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数据管道需要高吞吐量、高可用性(99.999%正常运行时间)和成本效益。
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团队在初始MVP阶段使用SQS和SNS,但后期选择KDS,因为其成本比SQS+SNS低85%。
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为提高KDS解决方案的成本效益,团队使用事件批处理和zstd压缩,节省了每年60万美元。
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在使用KDS时,团队注意到高尾延迟和吞吐量限制,实施了回退逻辑以利用SQS队列。
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团队使用Protocol Buffers定义事件架构,确保事件定义的向后和向前兼容性。
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Datumgen工具用于验证兼容性要求并生成多种语言的代码,增强事件目录数据。
延伸问答
Canva为什么选择Amazon Kinesis Data Stream作为数据处理解决方案?
Canva选择Amazon Kinesis Data Stream主要是因为其成本比使用SQS和SNS低85%。
Canva每天处理多少个产品分析事件?
Canva每天处理约250亿个产品分析事件。
Canva在使用KDS时遇到了哪些挑战?
Canva在使用KDS时遇到了高尾延迟和吞吐量限制的问题。
Canva如何提高KDS解决方案的成本效益?
Canva通过事件批处理和zstd压缩技术提高KDS解决方案的成本效益。
Canva使用什么工具来验证事件架构的兼容性?
Canva使用Datumgen工具来验证事件架构的兼容性并生成多种语言的代码。
Canva在初始阶段使用了哪些服务来实现事件驱动架构?
在初始阶段,Canva使用了AWS SQS和SNS来实现事件驱动架构。